'Paper Review' 카테고리의 글 목록 (2 Page)

Paper Review

VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE-SCALE IMAGE RECOGNITION

2022.12.23

[논문리뷰] ABSTRACT 본 논문에서는 Large-scale image recogniotion에서 Convolutional network의 깊이가 성능에 얼마나 영향을 미치는지 조사하였다. 매우 작은 3 x 3 convolution filter를 가진 아키텍쳐를 사용하여 depth를 증가시킨 네트워크의 성능을 평가하였다. Depth를 Layer 16-19정도의 크기로 증가시켜 상당한 성능 개선을 이루었다. 1. INTRODUCTION 본 논문에서는 ConvNet 아키텍처 설계의 또 다른 중요한 측면인 깊이를 다룬다. 모든 layer에서 매우 작은(3×3) convolution filter를 사용하기 때문에 실현 가능한 convolution layer를 추가하여 네트워크 깊이를 꾸준히 증가시킴. 결과적..

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REFACING: RECONSTRUCTING ANONYMIZED FACIAL FEATURES USING GANS

2022.10.20

[논문리뷰] 리뷰할 논문의 제목은 REFACING: RECONSTRUCTING ANONYMIZED FACIAL FEATURES USING GANS이다. 최근 GAN을 이용한 프로젝트의 선행 논문으로 참고하고자 논문 리뷰 하였다. ABSTRACT 의료 이미지의 익명화는 환자의 프라이버시를 보호하기 위해 필수적이며, 따라서 데이터를 공유하기 위해서는 필수적인 단계이다. 그러나 딥러닝의 발전은 익명성을 보장하기 위해 적용해야 할 익명화에 대한 기준을 높일 수 있다. 이러한 가능성을 테스트하기 위해 본 논문에서는 CycleGAN image to image translation을 통해 부분적으로 복구할 수 있음을 보여주고 있다. Introduction 프라이버시를 위한 익명화는 특히 Head Volume이 포함되..

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StarGAN: Unified Generative Adversarial Networks for Multi Domain Image-to-Image Translation

2022.10.08

[논문리뷰] 논문에서 사용되는 단어 정의 attribute : 이미지의 특징 (머리색, 성별 등) attribute value : 각각의 attribute가 가질 수 있는 값을 의미. 예를 들어 머리색에 대한 value는 금발, 갈색 등 domain : 같은 attribute value를 가지는 데이터 집합을 의미. 검은색 머리, 금발 머리, 남성, 여성 등이 도메인의 예시 기존의 GAN 모델들은 생성하고 싶은 도메인의 개수만큼의 모델이 필요하다는 단점이 존재. 이 단점을 보완하고자 StarGAN을 제시. StarGAN은 한 개의 Generator(생성자)와 한 개의 Discriminator(구별자)로 수행함. Generator(생성자) : 구별자를 속이기 위한 가짜 이미지를 생성 Discriminato..

VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE-SCALE IMAGE RECOGNITION

REFACING: RECONSTRUCTING ANONYMIZED FACIAL FEATURES USING GANS

StarGAN: Unified Generative Adversarial Networks for Multi Domain Image-to-Image Translation

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